2017, Vol. 36
2. 南京信息工程大学大气物理学院, 江苏 南京 210044;
3. 江苏省气象科学研究所, 江苏 南京 210009
新一代天气雷达以其高时空分辨率、及时准确的遥感探测能力成为灾害性天气, 尤其在中小尺度灾害性天气监测预警等方面是极为有效的工具(俞小鼎等, 2006)。中国从1998年起至今已建成了由216部新一代天气雷达构成的天气雷达观测网, 在短临预报、资料同化、人工影响天气、云降水物理研究等领域发挥了重要作用(许小峰, 2003; 王丹等, 2014; 杨银等, 2015; 赵姝慧等, 2012)。因此, 分析雷达回波强度数据的可靠性非常重要。
雷达资料质量检查的有效方法之一是一致性分析, 即:用相邻站之间的资料进行对比分析(刘志澄等, 2002)。如果每部雷达都进行过雷达性能的统一定标, 使雷达数据尽可能排除由于仪器和信号系统本身差异而对回波位置和强度观测造成的影响, 这样相邻站之间的资料一致性会好些, 但系统定标仍可能存在误差。Smith et al(1996)指出雷达定标误差能导致显著的不同雷达站之间的降水观测差异, 在应用降水测量方法之前仍必须进行质量控制。为减小雷达站之间的观测差异, 采取适当的对比方法, 及时发现雷达参数漂移是有必要的。刘黎平等(2003)通过比较分析两个地基多普勒雷达的同步观测, 得到4 km高度上同一区域的反射率因子概率分布来检查两雷达的回波位置和强度的差异。史锐等(2006)使用“雷达对”等距离线(与两个雷达的距离相等)上同一仰角的反射率因子差的平均和两雷达重叠观测区3 km高度上的反射率因子差的平均来统计“雷达对”同步观测的回波强度差异。
发射于1997年11月的热带降雨测量卫星TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)(Liao et al, 2009a; Kozu et al, 2001)轨道倾角约为35°, 地表覆盖范围为38°S38°N。TRMM卫星上搭载的降水雷达PR(Precipitation Radar)是第一个星载主动遥感降水雷达(何会中等, 2004; 刘春雷等, 1997)。2014年该卫星退役, 十七年中向地面发回大量的观测信息, 国外对PR数据的定标与应用进行了大量的研究工作(Viltard et al, 1999; Wolff et al, 2005; Gojara et al, 2002; Jun-Dong et al, 2010; Liao et al, 2001; Bolsen et al, 2000; Schumacher et al, 2000), 尤其是利用墨尔本和弗罗里达站经过精确定标的WSR-88D在19982007年期间数据进行对比(Liao et al, 2009b), 对PR定标精度、降水测量精度以及衰减修正算法进行了验证, 表明PR已实现相当精确的定标, 且工作非常稳定, 已经形成了同一性、持续性、恒定性等方面都很好的数据集。在国内也利用PR做了许多分析, 如Cheng et al(2001)利用PR研究分析了1998年7月21日的武汉暴雨, 发现武汉暴雨的降水带由多个降水塔组成, 还指出了武汉暴雨的降水塔最大高度和暴雨的垂直分布形式。PR与香港雷达(何会中等, 2002)、阜阳雷达(王成刚等, 2003)、上海雷达(王振会等, 2015)等都有对比分析研究。
因此, 将PR作为参照, 对联合观测数据进行预处理, 针对2010年58月份长江中下游降水天气TRMM PR与苏南三部(南京、常州、南通)雷达的7次匹配事件的资料进行一致性分析, 并利用经质量控制后得到的比较适宜于对比分析的数据集建立订正关系, 进行偏差订正, 并分析订正效果。
2 资料选取使用的苏南南京、常州和南通天气雷达分别位于(32.19°N, 118.697°E)、(31.901°N, 119.78°E)和(32.076°N, 120.976°E), 均是我国新一代S波段天气雷达, 具有较好的稳定度和较高的探测精度, 扫描范围均为460 km, 有重叠的观测覆盖区(图 1)。TRMM PR刈幅宽度为247 km。图 1中黑色圆圈为230 km探测方位, 两虚线间的条带区域是PR的一次测绘带。
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图 1 地基雷达覆盖区域与PR测绘带示意图 Figure 1 The area covered by the three GRs systems and that scanned by the TRMM satellite Precipitation Radar |
为了提高所得结果的可靠性, 数据时空匹配中考虑: PR扫过三部地基雷达GR(Ground-based Radar)覆盖区、GR体扫起始时间差异小于6 min, 云降水回波范围比较大, 并且大部分回波位于GRs雷达探测重叠区域。经过时空匹配普查2010年58月四个月的数据, 可以得到的匹配事件共8个, 经SWAN系统质量控制(吴涛等, 2013)失去1个, 故得到7个事件(表 1)。其中, 事件1, 2, 4, 6和7作为订正样本计算偏差值, 事件3和5用于检验偏差订正效果。文中所用时间为世界时。
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表 1 2010年58月PR和南京、常州、南通雷达匹配事件 Table 1 Matched events between PR and GRs at Nanjing, Changzhou, and Nantong from May to August in 2010 |
以2010年7月11日23:18(事件5)为例。经质量控制后, 南京、常州、南通三部雷达观测的3 km高度CAPPI如图 2所示, 三部雷达分别位于图中A、B、C点, 对比区域如红色框(32°N32.6°N, 119°E119.6°E)。从图 2中可见, 常州和南通两站的回波强度较接近, 而南京站探测的回波强度略小。直接用最近邻居法进行三站拼图得到图 2(d)。从图 2(d)中可以看出, 在相邻两雷达的等距离线上[图 2(d)中红框范围]有一条明显的不连续线。将等距离线两侧回波强度进行对比, 不难看出按照回波强度从偏小到偏大排序依次为:南京 < 常州 < 南通。
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图 2 2010年7月11日23:18苏南雷达3 km CAPPI(a, b, c)及其拼图(d) Figure 2 CAPPI at 3 km height obtained with Radar data in Southern Jiangsu (a, b, c) and their mosaic (d) at 23: 18 on 11 July 2010 |
对于位置相邻的两地基雷达而言, 为了揭示其系统差异引起的观测数据差异、尽量减小地面杂波和地基雷达数据高仰角内插这二个因素对对比结果的影响, 选取数据对比区为如图 3所示的“悬空圆柱体”。数据对比区圆柱以两雷达水平连线之中垂线为圆柱轴线、以10 km为圆柱半径、两底面分别位于1.5 km和10 km高度。圆柱体内南京与常州雷达回波强度平均值的时间序列及其差值序列(图 4), 其中图 4(a)时间为6月8日05:00至9日00:00(事件3, 样本容量为159); 图 4(b)时间为7月10日19:00至11日11:00(事件5, 样本容量为141), 图中实心圆线和空心圆线分别表示南京和常州雷达反射率因子均值, 黑色实线表示两者之间的差值, 虚线表示差值的平均值。从图 4中可以看出, 两部雷达Z随时间变化特征非常一致, 有很好的相关性, 但南京雷达反射率因子均值明显比常州小4 dB左右。二者的差值随时间起伏变化, 这种起伏可能与雷达常数的随机变化和时空匹配误差等有关。
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图 3 地基雷达“悬空圆柱体对比区”示意图 Figure 3 Sketch of the "floating cylinder" for data comparison between two adjacent ground radar sets |
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图 4 南京和常州雷达反射率因子均值及其差异的时间变化 Figure 4 Time series of reflectivity factor values of Nanjing and Changzhou and their differences |
将TRMM PR作为标准对地基雷达网进行一致性检查。但由于PR和GR在工作频率、扫描方式、视角、采样体积以及分辨率等方面有诸多不同, 因此, 必须针对这些因素先对雷达数据进行预处理, 然后用于统计分析、得到有代表性的订正值, 以便用于订正实验。对表 1中的事件观测数据进行如下处理。
4.1 预处理(1) GR和PR数据的空间配对。采用的配对方法为几何匹配(Geometric matching)(Schwaller et al, 2011)和网格匹配(Grid-matching Methods)(Liao et al, 2001), 即在GR近距离(0~100 km)采用几何匹配, 在GR远距离(100~200 km)采用网格匹配。图 5是几何匹配法示意图, 虚线是地基雷达波束, 实线是TRMM PR扫描波束, 阴影部分即为几何匹配空间点。
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图 5 几何匹配示意图(Schwaller et al, 2011) Figure 5 Sketch of Geometry-matching method for PR and GR beams (Schwaller et al, 2011) |
(2) GR方位角调整。分析表明, GR雷达方位角偏差, GR信号处理方式, 以及GR和PR扫描时间差异等, 都需要对GR数据的方位角进行微调, 以便增加GR与PR的可比性, 方法与刘黎平等(2003)所用方法类似。图 6为南京、常州、南通三部雷达观测的3 km高度上的CAPPI图, 红框位于相邻两雷达的等距离线附近。从图 6可以看出, 两部雷达观测同一降水区回波, 其CAPPI上的分布形态和强度变化趋势等特征较为一致, 但方位有一定的差异。所以对上述三部雷达资料进行GR雷达数据方位旋转处理实验, 在一定回波范围内计算出GR雷达1 km×1 km格点的回波强度与PR雷达数据之间的相关系数, 直到相关系数达到最大值。计算得到的结果表明, 事件3中, 将南京、常州和南通雷达资料分别沿逆时针旋转0.2°, 0.5°和1.0°, 即:雷达资料中方位数值分别减去0.2°, 0.5°和1.0°; 再如, 事件5中, 将南京、常州和南通雷达资料分别沿逆时针旋转0.2°, 0.6°和0.7°, 即:雷达资料中方位数值分别减去0.2°, 0.6°和0.7°。如此调整后三部GR雷达两两间的数据相关性明显增加(即:提高了地基雷达之间的可比性)。
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图 6 南京、常州、南通三部雷达观测的3 km高度反射率因子拼图效果对比 Figure 6 Comparisons of the mosaic CAPPI of reflectivity factor at 3 km height from Nanjing, Changzhou and Nantong Radar |
(3) GR地物阻挡的处理。地物阻挡扇区的识别采用气候概率统计的方法(勾亚彬等, 2015), 三部地基雷达中, 常州雷达不受遮挡, 南京雷达0.5°仰角时受遮挡方位为129°138°和206°228°; 南通雷达0.5°仰角时受遮挡方位为167°172°和211°218°, 1.5°仰角时受遮挡方位为211°218°。
(4) GR径向距离的选择。0~25 km范围内, GR、PR受地物影响, 一致性差; 150 km范围之外, 受GR波束变宽、充塞及折射等影响。因此, 选择25~150 km的配对数据。
(5) 高度的选择。在零度层亮带以上和以内, PR因受衰减较小而可靠性较好, 但是云滴粒子形状与相态复杂, 导致PR和GR探测的数据差异较大, 对可比性影响较大。而在零度层亮带以下, PR因受衰减较大而可靠性减低, 但粒子主要是液态且在层状云中常假定为旋转轴朝上的扁椭球(王振会等, 2000), 这有利于PR和水平偏振的GR探测数据之间的一致性。因此, 采用零度层以下数据进行对比(Park et al, 2015), 尤其是在TRMM回波强度已经进行了衰减订正的情况下。
(6) Ku调整。PR工作于Ku波段, 而GRs工作于S波段, 波长不同可能出现因Mie散射效应造成的差异, 导致探测到的反射率因子数值不可比较。使用Liao et al(2009a)提出的Ku调整, 将不同波长雷达探测到的回波强度值转换为同一波长雷达探测到的回波强度值。
(7) PR主波束不均匀填充NUBF(Non Uniform Beam Filling)(窦贤康等, 2000)的处理。PR主波束比GR宽, PR主波束内GR的Z值标准差越小(滴谱分布均匀), GR-PR的差值就越集中。否则, PR主波束内GR的Z值标准差较大, GR-PR的差值就分散, 这表明PR主波束内NUBF效应明显, 增大了GR与PR对比结果的不确定性。因此, 选择合适的GR Z值标准差阈值来适当剔除配对数据中标准差较大的数据, 从而减小NUBF影响。
上述预处理中, 未进行GR衰减订正, 主要是考虑到地基雷达为S波段, 其衰减很小, 故在一般天气回波情况下都不考虑衰减订正。如果对地基雷达反射率因子进行雷达探测径向距离较远处的衰减订正, 可以适当减弱GR反射率因子在远距离处比PR小的现象, 但在本研究的个例中都不明显。
4.2 误差估计对表 1中各事件的数据经过上述整理之后, 计算三部地基雷达与PR之间的反射率因子差异统计特征量, 即偏差BIAS、标准差σ、相关系数R:
| $ BIAS = \frac{1}{N}\sum\limits_{k = 1}^N {({G_k} - {P_k})} = \bar G - \bar P, $ | (1) |
| $ {\sigma ^2} = \frac{1}{N}\sum\limits_{k = 1}^N {{{[({G_k} - {P_k}) - (\bar G - \bar P)]}^2}}, $ | (2) |
| $ {R_{PG}} = {\sigma _{PG}}/{\sigma _P}{\sigma _G}, $ | (3) |
其中:
| $ {\sigma _{PG}} = \frac{1}{N}\sum\limits_{k = 1}^N {({P_k} - \bar P)({G_k} - \bar G)}, {\rm{ }} $ | (4) |
| $ {\sigma _P}^2 = \frac{1}{N}\sum\limits_{k = 1}^N {{{({P_k} - \bar P)}^2}}, $ | (5) |
| $ {\sigma _G}^2 = \frac{1}{N}\sum\limits_{k = 1}^N {{{({G_k} - \bar G)}^2}}, $ | (6) |
式中: P为PR反射率因子; G为GR反射率因子; N为样本容量, 即PR和GR匹配的点数。结果如表 3可见, 三部雷达与PR的差异在各次事件中统计量有些差异(回波特征的差异、数据质量控制没有执行到位或存在没有考虑到的因素以及波段差异等), 但5次匹配事件整体来看, 三部雷达与PR的相关系数整体较好, 都在0.9以上; 南京雷达反射率因子值偏低3.06 dB, 常州雷达偏低0.44 dB, 南通雷达偏大0.64 dB, 希望通过偏差订正来减小系统性偏差; 常州雷达标准差σ最大, 为2.44, 南通雷达标准差σ最小, 为1.76, 而南京雷达为2.02, 这是偏差订正所不能减小的差异。
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表 3 2010年58月5次事件苏南三部GR与PR之差异的统计特征量 Table 3 Statistics of the difference between PR and three GRs in Southern Jiangsufor the 5 events from May to August in 2010 |
按照表 3中“全部”样本的偏差数值对GR进行偏差订正, 效果检验如下。
5.1 拼图效果检验从图 6可以看出, 偏差订正前等距离线附近不连续现象显著, 偏差订正后得到明显改善; 南京雷达覆盖区内回波明显增强, 与常州雷达一起更好地表现出天气系统回波的连续性。
5.2 时间序列比较以南京和常州雷达Z值的时间序列为例, 从图 7可以看出, 经过偏差订正之后, 南京和常州雷达反射率因子值的差异在事件3中从-4.4变为-1.2, 在事件5中从-2.7变为+0.6, 偏差显著减小(表 4)。
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图 7 偏差订正前后南京与常州雷达的反射率因子均值及其差异的时间变化 Figure 7 Time series of reflectivity factor values and their differences of Nanjing and Changzhou Radar before and after deviation correction |
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表 4 苏南3部地基雷达订正前、后Z差值对比 Table 4 Difference comparison of reflectivity factor before and after deviation correction between 3 GRs in Southern Jiangsu |
表 4还给出了常州与南通雷达反射率因子值订正前后的差异。从表 4中可见, 订正后偏差都明显减小。
6 结论通过对2010年58月长江中下游降水天气期间TRMM PR与苏南三部(南京、常州、南通)雷达观测的7次匹配事件, 用TRMM PR资料对南京、常州、南通雷达资料进行偏差订正, 并就其中2次事件详细比较订正前后地基雷达数据之间的差异。得到以下主要结论:
(1) 南京雷达反射率因子值比常州雷达小3.5 dB左右, 常州雷达反射率因子值比与南通雷达小0.9 dB左右, 3 km高度的回波强度拼图存在明显不连续;
(2) 将TRMM PR作为参照, 利用预处理后的雷达观测数据样本, 计算得出南京、常州、南通各地基雷达与PR的差值, 并进行偏差订正后, 南京与常州、常州与南通间反射率因子差值均减小, 变为-0.3 dB和-0.2 dB, 拼图效果也明显改善。但三部雷达相对于PR而言的误差标准差都在2左右(南京、常州、南通分别为2.02, 2.44, 1.76), 这是偏差订正所不能减小的。
致谢 感谢中国科技大学傅云飞教授对数据收集的帮助, 中国气象局武汉暴雨研究所的万玉发研究员和冷亮老师对苏南三部雷达数据进行了SWAN系统的质量控制处理, 并提供技术支持, 在此一并表示感谢。
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2. School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, Jiangsu, China;
3. Jiangsu Institute of Meteorological Sciences, Nanjing 210009, Jiangsu, China